《最优估计理论及其在导航中应用》求取 ⇩

目录1

第一章 绪论1

§1-1 历史回顾1

§1-2 最优估计概述1

§1-3 最优估计理论的应用2

第二章 数学基础知识6

§2-1 向量与矩阵6

§2-2 概率论和随机过程20

§3-1 连续线性系统42

第三章 线性动力学系统42

§3-2 离散线性系统49

§3-3 线性系统的能观性和能控性52

§3-4 具有随机干扰的线性动力学系统60

§3-5 几种常见的噪声模型67

第四章 离散线性系统最优滤波与预预72

§4-1 几种统计估计方法72

§4-2 正交投影84

§4-3 离散线性系统的最优滤波86

§4-4 离散线性系统的最优预测93

§4-5 离散线性系统最优滤波的补充问题95

§5-1 高斯马尔可夫过程模型及其等效离散形式104

第五章 连续线性系统的最优滤波与预测104

§5-2 连续线性系统的最优滤波和预测105

§5-3 利卡蒂矩阵微分方程的解111

§5-4 连续线性系统的随机能控和能观测准则117

§5-5 最优估计的误差分析和稳定性119

§5-6 连续线性系统最优滤波方程的另一种推导方法126

第六章 连续和离散线性系统的最优平滑134

§6-1 连续线性系统的最优平滑135

§6-2 离散线性系统的最优平滑160

§7-1 滤波的发散现象164

第七章 自适应滤波与非线性滤波164

§7-2 自适应滤波167

§7-3 非线性滤波172

第八章 几种主要导航系统的基本原理187

§8-1 推算船位法187

§8-2 天文导航192

§8-3 惯性导航196

§8-4 无线电导航205

第九章 最优估计理论在导航中的应用221

§9-1 卡尔曼滤波器在推算船位／无线电导航组合导航系统中的应用221

§9-2 卡尔曼滤波器在惯性导航系统中的应用236

§9-3 卡尔曼滤波器在组合式惯性导航系统中的应用247